摘要
横跨长江中下游的湿地是各种迁徙水鸟——如东方白鹳和白额雁的越冬栖息地，湿地也是极其重要和特殊的一种生态系统，湿地生境条件的改变会对鸟类的迁徙产生间接影响，而由于气候变化和人类活动导致天然的候鸟栖息地不断减少，许多候鸟的栖息地已经逐渐从自然湿地转向人工湿地。湿地区域及其周边环境类型和面积的变化对于候鸟选择栖息地和研究湿地的发展演化规律具有重要影响，通过监测长江中下游湿地及其周边环境的变化，观察鸟类的分布和迁徙行为，分析它们与气候变化的相关性，并以此预测未来趋势，有助于了解气候变化对候鸟栖息地和候鸟迁徙的影响，从而为面临气候变化挑战的长江中下游湿地管理和濒危候鸟保护提供有力支撑。 针对湿地的传统实地调查方法受限于时间和人力成本的原因存在一定的局限性，且无法在更大尺度上对湿地进行整体监测，本文利用多个遥感传感器的影像数据，基于深度学习算法对长江中下游的湿地及周边环境进行自动监测，并基于WebGIS技术和框架开发了门户网站将监测结果进行在线发布，为地方、国家和国际鸟类保护者、湿地管理者和气候变化研究人员提供内容丰富、大尺度、高时空分辨率、快速响应、可远程访问的长江中下游湿地数据库及相应的地图服务。本文的主要研究结果如下: （1）本文设计并实现了一个湿地监测网络用于对湿地及其周边环境进行自动监测，并针对长江中下游候鸟栖息地空间智能监测平台的工程应用需求，建立了一套完整的深度学习模型推断结果生产流程，能够直接生产遥感影像对应的深度学习模型推断结果;同时通过对模型推断结果进行精度评价及可视化查看具体效果，本文所搭建的湿地监测网络能够满足空间智能监测平台的实际应用需求，可以为湿地及其周边环境的监测提供有力的支撑。 （2）本文依据现有的遥感影像数据库开发了一种基于手绘草图的遥感图像检索方法，在多个不同数据集上的检索实验展示了该方法出色的遥感图像检索性能以及良好的零次学习能力和泛化能力，本文还扩充了原有的草图-遥感图像检索数据集，为基于草图的遥感图像检索领域的研究提供更多元的数据选择。 （3）本文基于常用的前端、后端开发框架并结合WebGIS相关技术开发了一个前后端解耦的门户网站，该网站可对外提供遥感影像和其对应的推断结果的查询及展示服务;同时也完成了从云服务器选购到域名配置再到前后端代码的开发及线上部署及测试的一整套网站上线流程，目前网站已正式上线并对外提供服务（网站地址为:http://sco.agir.co）。
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